Анализ величины эффекта
Анализ величины эффекта количественно определяет практическую значимость статистического результата независимо от размера выборки. Вместо того чтобы задаваться вопросом только о том, является ли различие или взаимосвязь статистически значимыми, он задается вопросом, насколько они велики, используя стандартизированные индексы, такие как d Коэна, эта-квадрат, омега-квадрат или r Пирсона, которые позволяют напрямую сравнивать результаты исследований и популяций.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805802832
- Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes to facilitate cumulative science: a practical primer for t-tests and ANOVAs. Frontiers in Psychology, 4, 863. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00863 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Effect Size Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/effect-size-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- t-критерий для независимых выборокСтатистика↔ compare
- Однофакторный дисперсионный анализСтатистика↔ compare
- Анализ мощностиСтатистика↔ compare
- Анализ ROC (Receiver Operating Characteristic)Статистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →